Фильтруй базар, чухонец!

Создание стратегически значимого проекта или идеи всегда предполагает необходимость отличать действительно новое и полезное от псевдоновизны, которая может быть блестяще сформулирована, но при этом нести в себе признаки структурной бесполезности. Современные генеративные системы (в отличие от человека - специалиста) не ограничены вузовским шаблоном полезности, что даёт им возможность формировать комбинации, ранее не рассматривавшиеся в принципе. Однако именно это качество делает необходимым пересмотр критериев отбора предложенных полезных моделей, поскольку автоматически генерируемые конструкции могут содержать в себе скрытые противоречия, ложные аналогии, неустранимые физические ограничения или экономически неприемлемые траектории. 

Прежние подходы, включая пятивопросную схему Хамаляна, ориентированы на человеческое воображение и человеческую ответственность, но не учитывают специфики машинного "фонтанирования" идей, где количество комбинаторных вариантов исчисляется триллионами, а время на экспертную проверку ограничено. Поэтому возникает потребность в логически замкнутом наборе правил, который одновременно выполняет роль фильтра и роль генератора новых спектров оценки, не сводящихся к косметическому усовершенствованию уже известных конструкций. Такой набор должен быть основан на представлении о жизненном цикле как продукта, так и самой идеи системообразующего элемента. Это означает, что оценка должна начинаться ещё до формирования концепта и продолжаться после вывода объекта из эксплуатации, охватывая этапы воспроизводства знаний, технического перевооружения, социального привыкания и природной рекуперации. При этом важно не допускать сокращения горизонта оценки до ведомственного или квартального, поскольку стратегическая польза может проявиться лишь тогда, когда изменится контекст, а краткосрочные метрики уже будут забыты. 

Опыт применения теории решения изобретательских задач показывает, что полезность нельзя сводить к единственному параметру, даже если он кажется доминирующим. Любая система развивается по закону повышения оптимальности, где идеальность определяется как сумма полезных функций, приходящихся на единицу вреда. Следовательно - критерий должен содержать в себе структурное соотношение функционального выигрыша и системного вреда, причём вред учитывается не только технический и экономический, но и когнитивный (время на усвоение, ошибки применения), экологический и социально-институциональный. Для фильтрации «пустышек» целесообразно использовать многослойное развертывание противоречий. Сначала выявляется фундаментальное противоречие между желаемым эффектом и имеющимися физическими условиями. Если оно не разрешается на уровне физики, идея отбраковывается без дальнейших затрат. Затем проверяется логическое противоречие между необходимыми ресурсами и имеющимся распределением прав собственности. Наконец, выявляется ценностное противоречие между ожидаемым поведением людей и их реальными мотивами, как закреплёнными в нормах и стандартах, так и неформальными (которые порой составляют "подводную часть айсберга" мотивации человека). Подобное развертывание позволяет не просто отсеять идею, но и указать точку перехода к следующему уровню системы, где противоречие может быть устранено. Это превращает фильтр из барьера в инструмент генерации новых спектров оценки, поскольку каждое разрешённое противоречие открывает новое поле функций, ранее считавшихся несовместимыми или не реализуемыми. 
Жизненный цикл проекта должен описываться динамической функцией идеальности, где в числителе находится интеграл полезных эффектов, а в знаменателе – интеграл системных издержек, включая издержки восприятия, обучения, перестройки инфраструктуры и последующей рекуперации. Если производная этой функции в любой момент времени становится отрицательной, проект признаётся структурно неидеальным и подлежит корректировке или отмене. 

Для учёта особенностей генеративного ИИ вводится критерий обратной воспроизводимости вывода: любое сгенерированное решение должно быть способно пройти ту же цепочку логических преобразований, если исходные посылки изменятся в допустимых пределах. Если вывод оказывается чувствительным к мелким вариациям входных данных или требует недокументированных эвристик, он относится к классу галлюцинаторных и подлежит отбраковке до стадии ресурсного проектирования. Критерий структурной завершённости требует, чтобы проект содержал в себе внутренний механизм самопрекращения после достижения основного эффекта: компоненты должны быть спроектированы так, чтобы их можно было либо переработать, либо безвредно вернуть в природный цикл, либо преобразовать в следующую систему без полной "переплавки". Это исключает идеи, создающие застойные зоны долговременных отходов или неустранимых зависимостей.  Критерий социального распространения предполагает, что полезность должна быть не аддитивной, а мультипликативной: каждый новый участник, присоединяющийся к использованию результата, должен снижать удельные издержки всей системы, а не просто увеличивать совокупный объём потребления. Если рост числа пользователей ведёт к росту издержек на единицу функции, проект признаётся масштабно неустойчивым. Наконец, критерий эпистемической прозрачности обязывает каждую стадию проекта содержать документируемую процедуру перехода от локального знания к общему пониманию: как именно полученное решение может быть использовано для генерации следующего уровня системы, не разрушая предыдущий. Это предотвращает локальные оптимумы, в которых проект полезен только в рамках одной отрасли или одного ведомства, но становится тормозом при расширении горизонта. 

Таким образом, предлагаемый набор критериев не только расширяет список вопросов для оценки и отбраковки идей и проектов, но формирует динамическую систему, способную саморазвиваться по мере поступления новых идей, в том числе сгенерированных искусственным интеллектом. Он учитывает галлюцинаторность, масштабируемость, структурную завершённость и способность к воспроизводству знания, превращая фильтрацию из процедуры отбора в процедуру системного усиления полезности.